為了提高數(shù)控機床切削實例推理準(zhǔn)確度,近一步細(xì)化實例屬性,在分析各種實例推理改進(jìn)算法特性的基礎(chǔ)上,提出了采用分級策略計算相似度的方法。該策略與傳統(tǒng)相似度計算策略不同,在屬性細(xì)化的基礎(chǔ)上,對屬性進(jìn)行了分級,相似度計算是由第一級向最后一級依次進(jìn)行。同時考慮了權(quán)重系數(shù)的取值問題,采用主觀權(quán)重與客觀權(quán)重相結(jié)合,以乘法合成法計算出的組合權(quán)重來反映各實例屬性的重要程度。最后,將分級策略應(yīng)用于切削實例推理過程當(dāng)中,從歷史實例中檢索出與設(shè)計實例最相似的實例,并將其與一般實例推理結(jié)果做了對比。結(jié)果表明,分級策略可使總相似度整體提高,推理結(jié)果合理、準(zhǔn)確。 

【文章來源】：組合機床與自動化加工技術(shù). 2020,(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【圖文】：

一般實例屬性圖

圖1 一般實例屬性圖根據(jù)實例屬性特性,將可以進(jìn)一步細(xì)化的屬性進(jìn)行分級處理,相似度計算由屬性劃分最為詳細(xì)的第一級開始,依次計算各個層級屬性的相似度,最終得到整個實例的相似度,將上述計算策略稱為分級策略。本文按照圖2進(jìn)行屬性劃分,相似度計算過程為:第一級,對機床、刀具和加工件的局部屬性如“機床型號”、“刀具耐用度”、“材料牌號”等進(jìn)行分類,然后通過圖3所示流程計算出設(shè)計實例中機床、刀具和加工件與各歷史實例的相似度;第二級,將“加工類別”、“機床”、“刀具”、“加工件”、“進(jìn)給量”、“切削速度”、“背吃刀量”作為實例屬性進(jìn)行切削實例全局相似度計算,同樣按照圖3流程進(jìn)行。

全局相似度計算過程如圖3所示。首先根據(jù)屬性類型選擇相應(yīng)的計算模型,根據(jù)相似模型得到設(shè)計實例與歷史實例的屬性相似度矩陣;然后根據(jù)屬性自身對方案結(jié)果的影響程度,使用基于相似度離差信息的方法[5]計算客觀權(quán)重,結(jié)合設(shè)計者給出的主觀權(quán)重,利用乘法合成法計算出各屬性的組合權(quán)重,并根據(jù)相似度矩陣和組合權(quán)重計算出各個實例的全局相似度,得到最相似實例。2.1 相似度計算模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于實例推理的數(shù)控刀架快速設(shè)計方法[J]. 王海巧,孫蓓蓓.  東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(06)
[2]基于實例推理的鋼鐵生產(chǎn)工藝設(shè)計研究[J]. 劉曉冰,薄洪光,馬躍,張敬雷.  中國機械工程. 2008(18)
[3]最近鄰實例檢索相似度分析[J]. 蔣占四,陳立平,羅年猛.  計算機集成制造系統(tǒng). 2007(06)



本文編號：3024830